千问模型接受用户以文本形式的指令（prompt）以及不定轮次的对话历史（history）作为输入，并基于这些信息生成回复作为输出。在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的Token序列。Token是模千问 Qwen 教程型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观地理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个Token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个Token通常对应3至4个字母或1个单词。例如，中文文本“你好，我是千问”会被转换成序列[‘你’, ‘好’, ‘，’, ‘我’, ‘是’, ‘通’, ‘义’, ‘千’, ‘问’]，而英文文本”Nice to meet you.”则会被转换成[‘Nice’, ‘ to’, ‘ meet’, ‘ you’, ‘.’]。
关于千问系列模型介绍和调用价格等信息，请参见。
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